リターン・ディストリビューションの最初の2瞬間以上の投資家の可能性は?

最初の2つの瞬間(すなわち、平均と分散)を超えたリターン分布のモーメントに対する投資家の好みの可能性について、誰でも直感的に説明することができますか?たとえば、正の歪んだ分布が負の分布よりも好まれると主張されるのはなぜですか? それはリスク回避の既知の概念に関連していますか? ベストアンサー より高いレベルのモーメントに対する投資家の好みは、おそらく行動ファイナンスによって最も簡単に説明される。ギャンブラーがマイナスの期待カジノゲームをする意欲など、アウトサイズのプラスとマイナスの成果を過大評価する傾向がある投資&#x5B

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VaR予測のためのコーニスフィッシャー拡張の限界

私が理解している限り、CF拡張は、ほぼ正規分布した変数(例えばリターン)をモデル化する魅力的な方法を提供します。しかし、私は、サンプルデータがおおよそそうでないような状況で、特にCF拡張の限界についてもっと知りたいと思っています。 (65件の四半期観測に基づいて)偏っている。私たちが正規性を仮定するのを止め、代わりにSkewed-Tのようなまったく異なる分布仮定に切り替える、ある種の閾値がありますか? ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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Rにおけるオプションの暗黙の歪みおよび尖度の推定方法

私は毎日私は2つ以上のオプションを持っているデータを持っていると仮定します。 I.私は20以上のプットオプションと20のコールオプションを各特定の日に持っています。 その特定のデータセットのオプションの暗黙の歪度と尖度を推定する方法は何ですか? Rにパッケージがありますか、それを行う方法を理解するのに役立ついくつかのコードはありますか?各オプションには、デルタ、ストライキ価格、ボリューム、現物価格などの情報があります。 ありがとうございました! EDIT.1: I am not sure in terms of data; typically more than 1 option is present on a certain date. I.e. on the 03-02-2010 we can have 30 options on expiration date A, 50 on expiration date B and so forth, which each having their respective values introduced prior. When finding the kurtosis/

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